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【谷歌是如何阻止卡里莱克成为州长的】

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美国《今日心理学》前记者、主编、著名心理学家罗伯特·爱泼斯坦博士的研究团队( #爱团队 )得出结论,中期选举期间,谷歌在全国范围反转大量选票,扼杀了红色浪潮。 据他讲,它们早在选民提交选票前就这样做了。

团队认为,共和党在激烈竞争中失利的州,如 #亚利桑那 州 ( #桑州 ),“谷歌等科技公司推送的内容存在严重偏见……”。势均力敌的结果可能受到了谷歌操纵影响。

如果不是因为算法偏见,卡里 #莱克 (Kari #Lake ) 可能会大赢桑州州长竞选。

“在中期选举中,根据收集的数据,我们认为仅谷歌一家就可能反转了大约 8000 万张选票。 听上去很多,记住,这不是全国大选,是中期选举。 8000 万选票分散于数百次选举中,”爱团队告诉《西方日报》。

“但却意味着,谷歌一次次决定胜者,决定结果。 因为激烈竞争中,只要反转百分之一或几,就会翻转结果,”他解释。

爱表示,谷歌正用“短暂体验”来反转选票。 即以广告或提示等形式给用户推送含偏见的搜索结果、搜索建议及“去投票”提醒、与个人数字助理的互动等。

这些消息影响用户,旋即消失,而用户永远不知道已被一种强大的操纵工具所摄。因为这些“体验”既无法被当局重建,也无法追踪。

爱团队与一组研究人员一起追踪这些短暂“体验”中监控了全国 3,000 多名志愿者(共和党、民主党和无党派人士)的计算机。

中期选举期间,团队获得了党派操纵的证据,捕捉到 240 万个总是带有自由主义偏见的短暂“体验”, 正是这种数据收集使团队确信,偏见足以改变了 8000 万张选票。

例如,自由派用户会收到更多“投票”弹出提醒,或在查找特定种族信息时,谷歌搜索栏会闪现一些精心设计、倾向于民主党候选人的搜索建议,这些看似微不足道,但团队认为,这可以“改变40% 到 80%犹豫不决选民的投票偏好”。

这种自由主义偏见可能影响了桑州及一些关键州的选举结果。

“[P] 在我们看到严重偏见的州,如桑州,共和党候选人布莱克·马斯特斯,州长候选人卡里莱克“输”了。 桑州对共和党人来说是场灾难。 谷歌等科技巨头又一次推送了严重偏见内容。”

既然是短暂的,当局无法追踪,它能被阻止吗? 本频道 #翻译 专供,谢绝改头换面转载!

“我原本不认为谷歌能像操控电灯一样打开和关闭偏见。 事实证明我错了,”爱团队说, “它们真可以消除偏见。 目前看,在参院决选前最后几天,它们已在 #佐治亚 州做到了。”

2020 年,罗恩·约翰逊、特德·克鲁兹和迈克·李三位参议员向谷歌CEO桑达尔· #皮查伊 发出了一封严厉的信。 明白无误地告诉谷歌,必须在 2020 年 11 月 12 日前停止这种有效操纵策略。 据爱泼说,谷歌在佐州参院决选期间没发送任何“去投票”提醒。

爱团队相信谷歌已知道他们正监视佐州再次决选。

“此刻,我们正监视佐州 12 月 6 日参院决选,”他告诉《西日》。 “我们在佐州有很多现场代理,据悉,谷歌已退缩了。 它们向每个人平均发送“去投票”提醒。 看起来现在几乎没偏见了。

爱泼认为,监控是解决技术操纵问题的方法,法律法规几乎无法阻止谷歌的秘密策略。

“这就是解决之道。当然,如果不产生有影响力的法规, 我不认为通过任何现有法律、法规能根本遏制(这种操纵)。”

“我与一些试图立法者保持着联系,但正推进的工作进展缓慢。” 他称,“坦率说,我所看到的每件事都没大改观。 监控是阳光,会起作用, 一开灯,蟑螂就跑了。”

在桑州等州,因涉嫌选举舞弊,尤其是涉及偷票机舞弊,引发了众多争议及不满。 但爱泼警告,这是一种分心术。 谷歌等科技巨头希望人们看向别处,而不是它们。

“任何科技巨头都想传播(它们想传播)的故事,压制(不想)的故事。 若你看到一个故事像野火一样蔓延,这意味着它们想让它病毒式传播。 它们希望如此。”爱泼说。

“如果偷票机(舞弊),正大肆传播并让人抓狂,那是科技巨头希望的。 为何? 因为它们不想让你注意到它们。 让你聚焦于这些无关紧要、不影响众多选票的琐事,毕竟第一、二名本身都很有竞争力,所以谁在乎? 任何有竞争力的事都对我们有好处,对民主有好处,对我们的制度也有好处。”他说。

“有时这些肮脏把戏之一最终会影响选举结果,但通常不会,因为双方都在用肮脏把戏。 这些操纵的净效果很小。”

爱泼的目标是在所有 50 州全天 24 小时监控像谷歌这样的科技巨头,并即时向当局和记者报告可疑行为。 他说这将在 2023 年底实现。

“你说的是人类史上最强大的行业。 它们不仅影响我们思想、还影响我们行为及在美国投票。 它们正影响全球超过 35 亿人,”他对《西日》说。

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之所以翻译,是想提醒大家警惕此类分化保守派阵营的脏文。天下人都知道,马里科帕半个月开不出,是忙着给偷票机喂假票,硬扯谷歌弹窗催票?那湖姐为何要先砸了偷票机呀。好个肮脏的把戏双方都用,披着保守派外衣的分化更难识别。

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